农业保险发展对农业生产效率影响的动态研究
2015-11-26赵立娟
赵立娟
摘要:选取1999-2013年农业保险和农业生产的相关时间序列数据,采用DEA模型对我国农业生产效率进行定量测算。在此基础上,运用协整分析、误差修正模型、Granger因果关系检验等动态计量分析方法,系统分析了农业保险发展对农业生产效率的影响。结果表明,农业保险与农业生产效率之间存在长期协整关系,农业保险是农业生产效率的格兰杰原因,农业保险政策的实施对于农业生产效率的提升具有显著的促进作用。因此,今后应高度重视政策性农业保险的发展,充分发挥农业保险在农业现代化进程中的作用,确保农业生产效率的稳步提高,保证国家的粮食安全。
关键词:农业保险;农业生产效率;DEA;协整分析
中图分类号:F302.2 文献标识码:A 文章编号:0439-8114(2015)21-5476-05
DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.21.069
A Dynamic Study on the Effect of Agricultural Insurance on Agricultural Production Efficiency-An Empirical Test Based on DEA and Co-integration Analysis
ZHAO Li-juan
(Finance Institute, Inner Mongolia University of Finance and Economics , Hohhot 010051, Inner Mongolia, China)
Abstract: The related time series data of agricultural production and agricultural insurance in 1999-2013 were selected, the agricultural production efficiency in China was measured by using the DEA model. On this basis, using co-integration analysis and error correction model, Granger causality test and dynamic econometric analysis method, effect of the agricultural insurance system development on agricultural production efficiency was analyzed. The results showed that there was a long-term co-integration relationship between agricultural production efficiency and agricultural insurance. Meanwhile, agricultural insurance was the granger reason of agricultural production efficiency; the implementation of the agricultural insurance policy had a significant role in promoting the efficiency of agricultural production. Therefore, it is suggested to attach great importance to the development of policy-related agricultural insurance in our country; give full play to the role of agricultural insurance in the process of agricultural modernization; ensure the stable increase of efficiency of agricultural production as well as national food security.
Key words: agricultural insurance; agricultural production efficiency; DEA; co-integration analysis
作为国民经济和其他产业发展的前提和基础,农业在发展中面临着诸多风险,而农业生产者自身的抵抗风险能力有限,严重制约着农业生产及农村经济的健康发展。因此,需要一种能有效地分散农业风险的机制,农业保险成为农业生产者转移农业风险、实现灾后补偿、保障农业生产的重要金融制度。农业保险从新中国成立起,已经走过了60多年的历程。2004年政策性农业保险的方案首次被提出,提高和改善了农民收入,有效分散了农民灾后损失;2004-2010年,中央一号文件连续7年提出应“大力发展政策性农业保险”;2014和2015年中央一号文件中均特别强调要“加大农业保险支持力度,促进农业保险健康发展”,充分体现了国家对农业保险的高度重视。在此背景下,农业保险对农民、农业生产产生的影响成为学术界颇为关注的话题。
张跃华等[1]的研究发现,参保的农民比未参保农民更愿意使用先进、风险高的生产方式,从而起到扩大农业生产规模的作用,农业产出也会随着农业保险的防灾防损功能而得到提高。与此同时,其利用上海市的数据对农业保险进行了实证分析,认为农业保险的福利效应并没有理论上那么大,农业保险并没有对对上海市的水稻产量产生显著影响。庹国柱等[2]的研究发现农民购买农业保险后,会凭借保险而降低对风险的顾虑,即便面临较高风险也不会打消其种植的积极性,从而提高了作物的产量。梁平等[3]从全国这一宏观视角出发,运用Co-integration分析和Granger检验的实证分析方法,得出农业保险是农民收入增加的格兰杰原因,是增加农民收入的有效途径。王向楠[4]利用中国307个地级单位构成的大样本面板数据,使用动态面板系统GMM估计模型发现,中国农业保险的发展显著促进了农业产出的增加,在农业生产风险更大的地区,农业保险对农业产出的促进作用更强。农业保险虽然增加了农业产出和产量,但并不一定会提高农民的收入,甚至反而可能导致其福利水平下降。因为从供需理论来看,农产品供给量的增加会使供给曲线向右移动,导致农产品价格下降,从而削减产量增加给农民带来的好处,所以农业保险总效应对农民收入具有显著的正向促进作用,但作用力度较小[5,6]。还有一些研究[7,8]探讨了农业保险对农户投入行为的影响,主要是基于对农药及化肥施用行为的分析。
从以上分析可以看出,国内关于农业保险与农业产出之间关系的文献不多,而在已有文献中分析农业保险对农业生产效率贡献的研究更是少见。农业保险能否对农业生产效率产生积极影响,还没有得到证实。为此,本研究运用数据包络和协整分析方法对农业保险发展与农业生产效率之间的关系进行实证研究,以期为农业生产效率提升提供理论参考,从而加深对政策性农业保险实施的深层次理解。
1 研究方法与数据来源
首先依据时间序列数据,采用DEA模型,通过建立投入产出指标体系对中国农业生产效率进行定量测算,然后运用动态计量分析方法探讨农业生产效率与农业保险之间的关系,具体方法如下:①采用ADF单位根检验方法对农业保险和农业生产效率这两个变量进行平稳性评估,判断其平稳情况;②在农业保险保费收入和农业生产效率两个变量为同阶单整的基础上,利用Engle-Granger两步法检验农业保险和农业生产效率间的协整关系,即为两序列的长期均衡关系;③当农业保险和农业生产效率两变量间存在协整关系时,建立误差修正模型,分析两变量之间的短期动态关系;④以上述检验结果为基础,在农业保险和农业生产效率存在长期均衡关系的条件下,弄清楚两个变量之间的因果关系,运用Granger因果关系模型做进一步检验,以确定两变量间是否存在因果性关系及关系的方向。
本研究以全国31个省及“全国平均”共32个样本作为决策单元,使用1999-2013年的相关统计数据。数据主要来源于2000-2014年《中国统计年鉴》、《中国保险统计年鉴》以及相关统计网站,如国家统计局及中国保监会网站等,经计算后得到相关指标数据。
2 基于DEA的中国农业生产效率的评价
2.1 计量模型和指标选取
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是运筹学、管理学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是测量生产效率的一种非参数评估方法,该方法测量效率的基本思想是线性规划,是依据多项投入指标和多项产出指标,对具有可比性的同类型决策单元(DMU)进行评价的一种数量分析方法,其最大优点在于可以轻易地对决策单元的多产出状况进行处理,而无需对生产函数的形式进行特别假定。DEA模型及方法在不同行业及部门得到广泛应用,并且在处理多指标投入和多指标产出方面,具有相对明显的优势。本研究采用DEA方法中,最为成熟的CCR模型对1999-2013年中国31个省(市)的农业生产的投入、产出要素进行效率分析。
参考相关研究文献,选择投入和产出两类指标来分析中国的农业生产效率。投入、产出指标的选取对农业生产效率评价来说至关重要,而具体的评价指标选取直接关系到最终的结果评价。就农业生产效率评价而言,在建立指标体系时,应该结合农业生产投入产出的方式和特征,兼顾DEA模型的评价目的和评价内容,综合考虑各种输入、输出要素,力求评价结果客观公正地反映整个系统的效率[9]。本研究在前人研究的基础上,根据指标选取的系统性、全面性、可比性等原则,同时考虑指标的多样性和可获性,建立了如下的指标体系:产出指标以农林牧渔业的总产值作为评价变量,投入指标选取农林牧渔业劳动力数量、农作物总播种面积、农业机械总动力、农用化肥投入量等4个变量来衡量,分别表示人力资本投入、土地要素投入、技术要素投入以及资本要素投入[10,11]。
2.2 结果分析
为准确反映历年农业生产效率的差异及其效率低下的根源,选择全国31个省(市)作为效率分析的对象,运用DEA模型分析各个省(市)的综合技术效率,并将某一年各省(市)的综合技术效率的平均水平作为当年全国的农业生产效率。运行DEAP 2.1计量分析软件,得到农业生产综合技术效率的平均值。从图1可以看出,1999-2013年农业生产综合技术效率大部分在0.6~0.7。总体来说,中国农业生产综合技术效率的变化呈稳步增长趋势,但增长幅度不大,说明农业生产效率不是很高,有待进一步加强农业经营与管理,加快农业的发展,以便农业生产效率得到较大的提高。
3 农业保险对我国农业生产效率影响的实证分析
在DEA模型测算结果的基础上,运用一系列动态计量分析方法对农业生产效率和农业保险之间的关系进行定量研究。宏观经济数据在多数情况下都是不平稳的,直接利用这些数据进行回归分析,会导致“伪回归”现象发生,而长期稳定的协整关系又可能存在于不平稳的变量间,因此,为了研究变量之间的动态关系,采用包括长期均衡、短期波动和Granger因果关系等协整分析方法对其进行研究。选取农业保险保费收入作为衡量农业保险发展的指标,将农业生产效率序列命名为Y,农业保险保费收入命名为X,为了平滑数据,消除时间数据的异方差及波动的影响,对所有的数据进行自然对数处理,变换后的数据表示为LY和LX,采用Eviews 6.0计量软件对以下步骤进行定量分析。
3.1 平稳性检验
在利用回归分析方法讨论变量间是否具有协整关系之前,首先需要判断经济变量时间序列是否具有平稳性。只有平稳的数据才能直接进行计量经济学模型的分析。判断序列平稳性的方法有传统方法和现代方法两种,前者以自相关函数检验为代表,后者以单位根检验为代表。本研究采用目前最常用的单位根检验方法,即应用Dickey-Fuller的ADF检验方法,对LY、LX及差分变量进行平稳性检验,结果如表1所示。
从表1中可以看出,两个变量LY和LX在0阶的单位根检验均为非平稳序列,但经过一阶差分后,变量DLY和DLX在5%的显著水平下平稳,即经过一阶差分后成为平稳序列,故LY和LX均为一阶单整序列,LY~I(1),LX~I(1),可以对其进行协整检验分析。
3.2 协整关系检验
经过检验,时间序列LY和LX在一阶差分的前提下是平稳的,而且其线性组合也是平稳的,即农业保费收入与农业生产效率之间存在着协整关系。采用回归残差的协整性检验方法,运用EG两步法对两变量间的协整性关系进行检验。具体做法是运用OLS法对两个变量做回归分析,得到残差序列et,采用ADF方法检验残差et估计值的平稳性,如果结果显示残差序列et是平稳序列,则说明两变量之间是协整关系;反之则两变量间不具有协整关系。运行Eviews 6.0计量软件,得到LY与LX的协整回归结果(表2)。结果显示回归方程是显著的,各参数估计值也显著,协整回归方程为:LY=-0.614 468+0.034 982LX+e,通过协整方程,得到LX的系数为0.035,也就是农业保险对农业生产效率的拉动效应,LX的系数为正,说明LY与LX之间呈现正相关关系,更精确地讲就是农业生产效率对农业保险的弹性,即农业保险保费收入每增加1%,农业生产效率随之提升0.035%。
检验结果表明(表3),协整回归方程的残差序列e在1%的显著水平下通过显著性检验。因此,残差et估计值是具有平稳性的,所以变量LY和LX之间存在长期协整关系。
3.3 误差修正模型的建立
误差修正模型(Error correction model,ECM)是具有特定形式的一种计量经济分析模型。ECM的基本思路是:如果变量间是协整的,则表明变量间存在着长期稳定关系,而这种长期稳定关系是在短期动态过程中的不断调整下得以维持。通过上述协整关系检验可知,变量LX和LY之间存在着长期的均衡关系,根据Granger定理,在这种情况下,势必存在着误差修正模型。为了进一步分析变量LY和LX之间的短波动关系,需要建立误差修正模型。误差修正项et-1为:
et-1=LYt-1-0.0349 82LXt-1+0.614 468
将误差修正项et-1代入误差修正模型,对DLY和DLX进行回归分析(表4)。该方程中所估计的系数在统计上均是显著的,F值为28.88,R值为0.84,说明方程的整体检验结果较好。et-1系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度,系数越大调整力度越大,即自我修正能力越强,反之亦然。误差修正系数为-0.465,符合反向修正机制,该误差修正系数比较大,说明了长期均衡误差对LY的调整速度较快,即在短期偏离长期均衡的情况下,会以46.5%的力度调整回均衡状态。深层经济含义是指农业保险与农业生产效率的长期协调性对农业生产效率的影响大。
由此得到误差修正模型为:
LYt=0.035 01LXt-0.464 707(LYt-1-0.034 982LXt-1+0.614 468)
3.4 Granger因果关系检验
LY和LX均为一阶单整,且两者之间存在长期协整关系,DLY和DLX均为平稳序列,但不能确定农业生产效率与农业保险间是否存在因果关系以及因果关系的方向。为了理清LY和LX两个变量间的因果关系,需要通过Granger因果关系模型对LY和LX间的关系做更深入的检验。Granger因果关系检验的基本含义是指如果根据X的过去值对Y进行回归时,能够显著地增强回归的解释能力,则称X是Y的Granger原因。农业保险保费收入和农业生产效率间存在长期的均衡协整关系,下面对这两个变量进行Granger因果关系检验,判断变量之间是否相互影响(表5)。
由表5可知,LX和LY两个变量间存在着单向的Granger因果关系,即农业保险是农业生产效率的格兰杰原因,但反过来农业生产效率却不是农业保险的格兰杰原因。这种因果关系表明,长期来看,农业保险的发展有助于农业生产效率的提高,即前者对后者具有一定的拉动作用。笔者认为,之所以出现这样的结果是因为单纯的农业保费的增加在一定水平上可以提高农业生产效率,而农业生产效率的提高不一定引起农业保费的投入力度,这样的关系在两者之间没有产生必然的联系。
4 结论与启示
根据1999-2013年的农业保险对农业生产效率影响的动态计量分析,可以得到以下两点重要结论:首先,协整关系检验结果表明,LY和LX回归方程的残差序列e在1%的显著水平下平稳,故两个变量间存在长期协整关系,说明长期以来中国农业保险与农业生产效率之间存在较强的正向关联性。通过协整方程得到LX的系数为0.035,也就是农业保险对农业生产效率的拉动效应,说明农业保险保费收入每增加一个百分点,农业生产效率将提高0.035个百分点。ECM的评估结果也进一步验证了这一结果。其次,Granger因果关系检验结果表明,LY与LX之间存在单向因果关系,即农业保险是农业生产效率的因,而农业生产效率不是农业保险的因。由此可见,农业保险政策的实施有利于农业生产的稳步发展,逐步加快农业保险的培育和发展可以在一定程度上促进农业生产效率的提高。
2014和2015年中央一号文件中均特别强调要“加大农业保险支持力度,促进农业保险健康发展”,遵循文件精神,结合目前中国农村经济金融发展的状况,得到如下启示:农业保险政策的实施对于农业生产效率的提升具有显著的促进作用,今后应高度重视政策性农业保险的发展。加大对政策性农业保险的教育与宣传力度,增强农业生产者对于农业保险的认识程度,让其全面、深入地了解这一惠农政策,提高农民的参保与防灾防损意识;加快政策性农业保险的立法工作,逐步完善与其相关的法律法规,尽快弥补中国缺少农业保险法律的空白,同时要健全政策性农业保险的监管体系,确保农业保险的规范化、制度化发展,使农业保险早日走出供求失衡的困境;应继续加大政府对农业保险的支持力度,加大农农业保险经营机构的税收减免和税率优惠力度,扩大政府财政补贴范围,减轻农民的保费负担,达到扩大保障水平,提高覆盖率的目的。
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